vasu-devs/JustHireMe

Local-first AI job intelligence workbench for scraping roles, ranking fit, and generating tailored application materials.

해결하고자 하는 문제

JustHireMe는 소음이 많은 채용 게시판과 불투명한 AI 지원 도구를 대체하기 위해 설계된 로컬 퍼스트 데스크톱 워크벤치입니다. 구직자가 관련 없는 리드에 빠져들지 않도록 사용자의 구체적인 프로필에 기반해 채용 역할을 스크래핑, 필터링, 순위 매기는 시스템을 제공하며, 민감한 개인 데이터는 사용자의 로컬 머신에 보관됩니다.

작동 방식

이 애플리케이션은 Tauri 기반 데스크톱 셸에 Python 백엔드 사이드카를 사용합니다. 채용 검색은 다단계 파이프라인을 통해 처리됩니다:

  1. 인제스트: PDF, LinkedIn, GitHub 등 다양한 형식에서 사용자 프로필을 가져와 로컬 Kùzu 그래프와 LanceDB 벡터 스토어에 저장합니다.
  2. 디스커버리: 스크래퍼 에이전트가 ATS 보드, RSS 피드, 커뮤니티 소스에서 리드를 수집합니다.
  3. 품질 게이트: 결정론적 필터가 오래되었거나 컨텍스트가 부족한 리드를 파이프라인에 진입하기 전에 차단합니다.
  4. 랭킹: 시스템은 결정론적 규칙, 로컬 의미 검색(ONNX 임베딩 모델 사용) 및 프로필 그래프에서의 GraphRAG 증명을 결합해 역할을 점수화합니다.
  5. 커스터마이징: 로컬 LLM(Ollama 사용) 또는 선택적인 키 기반 API 제공자를 통해 맞춤형 이력서 PDF, 커버 레터, 아웃리치 초안을 생성합니다.

대상 사용자

소프트웨어 엔지니어링에 국한되지 않고 모든 전문 분야의 구직자에게 적합합니다. 높은 신호 대 잡음비와 프라이버시 중심의 도구를 통해 구직 활동을 관리하고 맞춤형 지원 자료를 생성하고자 하는 사람들을 위한 솔루션입니다.

주요 특징

  • 로컬 퍼스트 아키텍처: 프로필 데이터, 벡터, 설정은 SQLite, Kùzu, LanceDB를 사용해 로컬에 저장됩니다.
  • 설명 가능한 매칭: 적합도 점수는 블랙박스 숫자가 아니라 GraphRAG 증거에 기반합니다.
  • 키 없는 AI: 완전 오프라인 의미 매칭과 Ollama 또는 CLI 도구를 통한 로컬 LLM 통합을 지원하며, API 키는 선택 사항입니다.
  • 멀티 소스 스크래핑: Hacker News, Reddit, 기업 보드 등 다양한 소스에서 리드를 수집합니다.
  • 맞춤형 출력: 채용 요구사항에 맞게 매핑된 전문 PDF 이력서와 커버 레터를 생성합니다.